2018 年暑假支教社会实践报告_社会实践报 告
??,可分为线性回归预测和非线性回归预测。
回归分析法的步骤:
1、根据预测目标,确定自变量和因变量;
明确预测的具体目标,也就确定了因变量。如预测具体目标 是下一年度的销售量,那么销售量 Y 就是因变量。通过市场调 查和查阅资料,寻找与预测目标的相关影响因素,即自变量,并 从中选出主要的影响因素。
2、建立回归预测模型:
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算,在此基础上 建立回归分析方程,即回归分析预测模型。
3、进行相关分析:
回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对 象(因变量)所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量 确实存在某种关系时,建立的回归方程才有意义。因 此,作为 自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关,相关程度如 何,以及判断这种相关程度的把握性多大,就成为进行回归分析
必须要解决的问题。进行相关 分析,一般要求出相关关系,以 相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4、检验回归预测模型,计算预测误差: 回归预测模型是否可用于实际预测,取决于对回归预测模型 的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验,且预 测误差较小,才能将回归方程作为预测模型进行预测。 5、计算并确定预测值: 利用回归预测模型计算预测值,并对预测值进行综合分析, 确定最后的预测值。 回归分析法时应注意的问题: 应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。 如果变量之间不存在相关关系,对这些变量应用回归预测法就会 得出错误的结果。 ①用定性分析判断现象之间的依存关系; ②避免回归预测的任意外推; ③应用合适的数据资料;
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